上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)？

上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?大數(shù)據(jù)組件有哪些?大數(shù)據(jù)的組件有很多，且隨著時(shí)間的推移有些組件不再流行，這里不能一一列舉，只列舉一些常見(jiàn)的組件：

上海哪里有好的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)?

“職坐標(biāo)”平臺(tái)是海同科技以14年教學(xué)經(jīng)驗(yàn)傾心打造的以“項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)”模式為核心的教學(xué)平臺(tái)。與2000+企業(yè)，包括阿里、華為、海信、交通銀行、今日頭條等企業(yè)進(jìn)行人才服務(wù)合作;同時(shí)，也與300+高校達(dá)成合作，為全國(guó)高校師生提供優(yōu)質(zhì)課程資源、督學(xué)服務(wù)和平臺(tái)支持。

Hadoop：一種分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)包含Hdfs、MapReduce、Yarn三大組件;

Hadoop-Hdfs：一種分布式文件系統(tǒng)，具有高容錯(cuò)、高伸縮的特點(diǎn);

Hadoop-MapReduce：一種分布式編程模型，是基于Yarn的大數(shù)據(jù)并行處理系統(tǒng);

Hadoop-Yarn：是一種用于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架;

Hive：一種基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，它實(shí)現(xiàn)了使用類SQL的查詢語(yǔ)言，能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)匯總、特定查詢和分析文件系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)中Hive主要主要解決數(shù)據(jù)處理和計(jì)算問(wèn)題，一般是配合其他組件使用;

Hbase：一種分布的、可伸縮的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)(注意，Hive不能算存儲(chǔ)庫(kù))，通常Hdfs為其提供高可靠性的底層存儲(chǔ)支持，它主要被用來(lái)解決實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢問(wèn)題，支持隨機(jī)、實(shí)時(shí)的讀寫訪問(wèn);

Pig：是一個(gè)平臺(tái)，用來(lái)分析大數(shù)據(jù)集，Pig平臺(tái)是由一種表達(dá)數(shù)據(jù)分析程序的高級(jí)語(yǔ)言和對(duì)這些程序進(jìn)行評(píng)估的基礎(chǔ)設(shè)施一起組成;

Sqoop：是一種傳輸批量數(shù)據(jù)的工具，主要用于Hadoop和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)之間的數(shù)據(jù)傳輸;

Kettle：是一種完成數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載(ETL)過(guò)程的工具，它支持圖形化的GUI設(shè)計(jì)界面，然后可以以工作流的形式流轉(zhuǎn)，在做一些簡(jiǎn)單或復(fù)雜的數(shù)據(jù)抽取、質(zhì)量檢測(cè)、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)過(guò)濾等方面有著比較穩(wěn)定的表現(xiàn);

Flume：是一種分布式、有用且可靠的服務(wù)，該服務(wù)常用于收集、匯總、移動(dòng)大量數(shù)日志數(shù)據(jù);

Logstash：一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)收集引擎，具有實(shí)時(shí)管道功能，它可以動(dòng)態(tài)地將來(lái)自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)統(tǒng)一起來(lái)，并將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化到你所選擇的目的地，與ElasticSearch、Kibana并稱ELK;

Zookeeper：一個(gè)分布式的、開(kāi)放源碼的分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，該服務(wù)用于維護(hù)配置信息、提供分布式同步以及分組等事務(wù);

Mahout：一種基于Hadoop的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的分布式計(jì)算框架算法集，實(shí)現(xiàn)了多種MapReduce模式的數(shù)據(jù)挖掘算法;

Spark：一種開(kāi)源的數(shù)據(jù)分析集群計(jì)算框架，建立與分布式文件系統(tǒng)(Hdfs)只上(常與Hive相結(jié)合)，與Hadoop一樣，用語(yǔ)構(gòu)建大規(guī)模、低延遲的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，Spark采用scala語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，使用scala作為應(yīng)用框架;

Storm：一種分布式的、高容錯(cuò)的實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)，它屬于流處理平臺(tái)，多用于實(shí)時(shí)計(jì)算并更新數(shù)據(jù)庫(kù);

Shark：即前面提到的Hive On Spark，一個(gè)專為Spark打造的大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，兼容Hive，無(wú)需修改現(xiàn)有的數(shù)據(jù)或者查詢，就可以用100倍的速度執(zhí)行HiveSql，Shark支持Hive查詢語(yǔ)言、無(wú)存儲(chǔ)、序列化格式及自定義函數(shù)，與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)(Hive)無(wú)縫集成，是一個(gè)更快、更強(qiáng)大的替代方案;

Hue：一個(gè)開(kāi)源的Hadoop UI系統(tǒng)，能夠做HiveSql編輯器、搜索引擎Solr的各種圖表以及與Oozie集成，可進(jìn)行workflow的編輯、查看;

Oozie：一種任務(wù)調(diào)度框架，可與Hue集成，用來(lái)完成工作流的設(shè)計(jì)、錄入、觸發(fā)與監(jiān)控等;

Phoenix：一個(gè)構(gòu)建在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)(Hbase)只上的Sql中間層，完全使用java編寫，提供了一個(gè)客戶端可嵌入的JDBC(數(shù)據(jù)庫(kù)連接，由java編寫的類及接口組成)驅(qū)動(dòng)，它的查詢引擎會(huì)將Sql轉(zhuǎn)換成一個(gè)或多個(gè)Hbase scan，并編排執(zhí)行以生成標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)連接(JDBC)結(jié)果集，Phoenix直接使用Hbase API、協(xié)同處理器與自定義過(guò)濾器，對(duì)于簡(jiǎn)單的查詢來(lái)說(shuō)，其性能量級(jí)是毫秒，對(duì)于百萬(wàn)級(jí)別的行數(shù)來(lái)說(shuō)，其性能量級(jí)是秒;

Tez：一個(gè)基于作業(yè)調(diào)度和集群資源管理的框架(Yarn)之上的DAG(有向無(wú)環(huán)圖)計(jì)算框架，他把MapReduce拆分成若干個(gè)子過(guò)程，同時(shí)又把若干個(gè)MapReduce組合成一個(gè)較大的DAG(有向無(wú)環(huán)圖)任務(wù)，減少了MapReduce之間的文件存儲(chǔ)(落地)，同時(shí)合理組合其子過(guò)程，減少任務(wù)運(yùn)行時(shí)間;

Kafka：一個(gè)分布式、支持分區(qū)的(partition)、多副本的(replica)，基于zookeeper協(xié)調(diào)的分布式消息系統(tǒng)，它的較大的特性就是可以實(shí)時(shí)的處理大量數(shù)據(jù)以滿足各種需求場(chǎng)景;

Ambari：作為Hadoop集群的一個(gè)供應(yīng)、管理和監(jiān)視的開(kāi)源框架，該開(kāi)源框架提供一個(gè)直觀的操作工具和一系列健壯的Hadoop API，可吟唱負(fù)責(zé)的Hadoop相關(guān)操作，使集群操作大大簡(jiǎn)化;

CDH：是Hadoop眾多分支中的一種，由Cloudera維護(hù)，基于穩(wěn)定版本的Apache Hadoop構(gòu)建，提供了Hadoop的核心可擴(kuò)展存儲(chǔ)(HDFS)和分布式計(jì)算(MR)，還提供了WEB頁(yè)面進(jìn)行管理、監(jiān)控。

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